Популярные модели OCR с открытым исходным кодом и принципы их работы

Чтобы наглядно разобраться в концепциях, рассмотренных в этой статье, посмотри видео ниже.

Многие компании и цифровые системы используют информацию из документов: например, отсканированных счетов, удостоверений личности или рукописных бланков. Но если эта информация хранится в виде изображения, компьютерам сложно искать, извлекать и использовать её для разных задач.

Однако благодаря таким инструментам, как компьютерное зрение — область ИИ, которая позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию, — преобразовывать изображения в текст стало гораздо проще. В частности, оптическое распознавание символов (OCR) — это технология компьютерного зрения, с помощью которой можно обнаруживать и извлекать текст.

Модели OCR обучают распознавать текст в разных форматах и преобразовывать его в редактируемые данные с возможностью поиска. Их широко применяют для автоматизации обработки документов, проверки личности и сканирования в реальном времени.

В этой статье мы рассмотрим, как работают модели OCR, какие модели с открытым исходным кодом популярны, где и для чего их используют, а также какие факторы важно учитывать при практическом применении.

Что такое OCR?#

Модели OCR помогают машинам считывать текст из визуальных источников — примерно так же, как мы читаем печатный или рукописный текст. На вход таким моделям подают отсканированные документы, изображения или фотографии рукописных заметок, а на выходе получают цифровой текст, который можно искать, редактировать или использовать в программных системах.

Ранние системы OCR работали по жёстким шаблонам, а современные модели используют глубокое обучение для распознавания текста. Они без труда распознают разные шрифты, языки и даже неразборчивый почерк, а также справляются с изображениями низкого качества. Благодаря этим достижениям модели OCR стали важной частью автоматизации в отраслях с большим объёмом текстовой информации, таких как финансы, здравоохранение, логистика и государственные услуги.

Модели OCR хорошо справляются с изображениями, где текст чёткий и структурированный, но могут испытывать трудности, если текст соседствует со сложными визуальными элементами или находится в динамичной сцене. В таких случаях модели OCR можно использовать вместе с моделями компьютерного зрения, например Ultralytics YOLO11.

Ultralytics YOLO11 может обнаруживать на изображении определённые объекты, например знаки, документы или этикетки, помогая находить области с текстом перед его извлечением с помощью OCR. Для обучения YOLO11 поиску областей с текстом в естественных сценах можно использовать такие наборы данных, как Total-Text.

Например, в автономных автомобилях Ultralytics YOLO11 может обнаружить знак «Стоп», после чего OCR считывает текст, позволяя системе точно распознать и объект, и его значение.

Рис. 1. Пример использования OCR (источник).

Обзор принципа работы моделей OCR#

Теперь, когда мы разобрались, что такое OCR, давай подробнее рассмотрим, как именно работают модели OCR.

Перед тем как модель OCR прочитает и извлечёт текст из изображения, изображение обычно проходит два важных этапа: предобработку и обнаружение объектов.

Сначала изображение очищают и улучшают на этапе предобработки. Для повышения общего качества изображения и упрощения обнаружения текста применяют базовые методы обработки изображений, например повышение резкости, шумоподавление и настройку яркости или контрастности.

Затем используются задачи компьютерного зрения, например обнаружение объектов. На этом этапе находятся интересующие объекты с текстом — например, автомобильные номера, дорожные знаки, бланки или удостоверения личности. Обнаружив эти объекты, система выделяет области со значимым текстом и подготавливает их к распознаванию.

Только после этих этапов начинает работать модель OCR. Сначала она получает обнаруженные области и разбивает их на более мелкие части — отдельные символы, слова или строки текста.

Используя методы глубокого обучения, модель анализирует форму, узоры и интервалы между буквами, сравнивает их с тем, чему научилась во время обучения, и предсказывает наиболее вероятные символы. Затем модель объединяет распознанные символы в связный текст для дальнейшей обработки.

Рис. 2. Принцип работы OCR. Изображение автора.

Популярные модели OCR с открытым исходным кодом#

При создании приложения компьютерного зрения для извлечения текста выбор подходящей модели OCR зависит от таких факторов, как точность, поддержка языков и простота интеграции в реальные системы.

Сегодня многие модели с открытым исходным кодом предлагают гибкость, активную поддержку сообщества и надёжную производительность, необходимые разработчикам. Рассмотрим несколько самых популярных вариантов и их особенности.

Tesseract OCR#

Tesseract — одна из самых широко используемых моделей OCR с открытым исходным кодом. Изначально ее разработали в лабораториях Hewlett-Packard в Бристоле (Англия) и Грили (Колорадо) в период с 1985 по 1994 год. В 2005 году HP выпустила Tesseract как программное обеспечение с открытым исходным кодом, а с 2006 года по август 2017 года разработкой занималась Google при участии сообщества открытого исходного кода.

Одна из ключевых особенностей Tesseract — поддержка более 100 языков, что делает его надёжным выбором для многоязычных проектов. Постоянные улучшения повысили надёжность распознавания печатного текста, особенно в структурированных документах, таких как бланки и отчёты.

Рис. 3. Распознавание текста с помощью Tesseract OCR (источник).

Tesseract часто используют в проектах, связанных со сканированием счетов, архивированием документов и извлечением текста из документов со стандартной структурой. Лучше всего модель работает с качественными документами и при условии, что их структура существенно не меняется.

EasyOCR#

Аналогично, EasyOCR — это библиотека OCR на Python с открытым исходным кодом, разработанная Jaided AI. Она поддерживает более 80 языков, включая латиницу, китайское, арабское и кириллическое письмо, что делает её универсальным инструментом для многоязычного распознавания текста.

EasyOCR хорошо работает с документами, различающимися по макету, шрифту или структуре. Благодаря этой гибкости он отлично подходит для извлечения текста из разнообразных источников, например чеков, дорожных знаков и форм с текстом на разных языках.

EasyOCR построена на PyTorch и использует методы глубокого обучения для точного обнаружения и распознавания текста. Она эффективно работает как на CPU, так и на GPU, поэтому вычислительные ресурсы можно подбирать под задачу: от обработки нескольких локальных изображений до больших пакетов файлов на более мощных системах.

Будучи инструментом с открытым исходным кодом, EasyOCR регулярно получает обновления и улучшения от сообщества, благодаря чему остаётся актуальной и подходит для самых разных практических задач OCR.

PaddleOCR#

PaddleOCR — это высокопроизводительный инструментарий OCR, разработанный Baidu. Он объединяет обнаружение и распознавание текста в единый оптимизированный конвейер. Благодаря поддержке 80 языков он подходит для обработки сложных документов, например чеков, таблиц и бланков.

PaddleOCR отличается тем, что построен на базе платформы глубокого обучения PaddlePaddle. Платформу PaddlePaddle разработали для простого, надёжного и масштабируемого создания и развёртывания моделей ИИ. Кроме того, PaddleOCR обеспечивает высокую точность даже на изображениях низкого качества или с большим количеством визуального шума, что делает его хорошим выбором для практических задач OCR, где особенно важны точность и надёжность.

Рис. 4. Рабочий процесс PaddleOCR (источник).

Кроме того, PaddleOCR имеет модульную структуру: разработчики могут настраивать конвейеры, выбирая отдельные компоненты обнаружения, распознавания и классификации. Благодаря хорошо документированным API на Python и активной поддержке сообщества это гибкое, готовое к промышленной эксплуатации решение для самых разных задач OCR.

Другие популярные модели OCR с открытым исходным кодом#

Вот ещё несколько часто используемых моделей OCR с открытым исходным кодом:

• MMOCR: MMOCR рассчитана на более сложные проекты: она не только обнаруживает текст, но и определяет его расположение на странице. Модель отлично подходит для работы с таблицами, многоколоночной вёрсткой и другими документами со сложной визуальной структурой.
• TrOCR: построенная на Transformer — разновидности модели глубокого обучения, особенно хорошо подходящей для работы с последовательностями текста, — эта модель распознает печатный и рукописный текст на изображениях с одной строкой. Это надежный выбор, когда текст представляет собой связную речь, а не отдельные метки.

Типичные области применения моделей OCR#

По мере развития технологии OCR её применение вышло далеко за рамки простой оцифровки. Сегодня модели OCR используют в самых разных отраслях, где работают с текстовой информацией. Вот несколько примеров применения OCR в реальных системах:

• Юридическая отрасль и электронный поиск доказательств: Юридические фирмы используют OCR для сканирования тысяч страниц документов, делая договоры, судебные материалы и доказательства доступными для поиска, чтобы ускорить обнаружение и анализ нужной информации.
• Здравоохранение: Больницы используют модели OCR для оцифровки медицинских карт, распознавания рукописных рецептов и эффективной обработки лабораторных отчётов. Это упрощает административные задачи и повышает точность медицинских рабочих процессов.
• Сохранение исторического наследия: Музеи, библиотеки и архивы используют OCR для оцифровки старых книг, рукописей и газет, сохраняя ценное культурное наследие и делая его доступным для поиска исследователями.
• Проверка удостоверений личности и паспортов: Многие цифровые системы регистрации и путешествий используют OCR для извлечения ключевых данных из документов, выданных государственными органами. Ускоренная проверка личности и меньшее количество ошибок при ручном вводе делают работу пользователей удобнее и повышают безопасность.

Рис. 5. Сканер на основе OCR для проверки личности по паспорту (источник).

Преимущества и недостатки моделей OCR#

С момента появления первых моделей OCR в 1950-х годах технология прошла большой путь. Сегодня такие модели стали доступнее, точнее и лучше адаптируются к разным типам контента и платформам. Вот ключевые преимущества современных моделей OCR:

• Повышение доступности: OCR делает контент доступнее, преобразуя печатные материалы в форматы, которые программы экранного доступа могут читать вслух для людей с нарушениями зрения.
• Улучшение конвейеров машинного обучения: OCR служит связующим звеном, преобразуя неструктурированные визуальные данные в структурированный текст, который можно использовать в последующих моделях машинного обучения.
• Извлечение без шаблонов: современные системы OCR больше не требуют строгих шаблонов — они могут извлекать информацию, даже если структура документов различается.

Несмотря на преимущества, модели OCR всё ещё сталкиваются с рядом трудностей, особенно если входные данные далеки от идеала. Вот несколько типичных ограничений, о которых стоит помнить:

• Чувствительность к качеству изображения: OCR лучше всего работает с чёткими изображениями; размытые или тёмные фотографии могут ухудшить результаты.
• Трудности с некоторыми почерками и шрифтами: Даже самые совершенные модели могут путаться из-за вычурного или неразборчивого письма.
• Необходимость последующей обработки: Даже при высокой точности результаты OCR часто требуют проверки человеком или очистки, особенно если речь идёт о критически важных документах.

Главные выводы#

OCR позволяет компьютерам считывать текст с изображений и использовать эту информацию в цифровых системах. Эта технология играет ключевую роль при обработке документов, знаков и рукописных заметок и особенно полезна там, где критически важны скорость и точность.

Модели OCR также часто работают вместе с такими моделями, как Ultralytics YOLO11, которая может обнаруживать объекты на изображениях. Вместе эти модели позволяют системам понимать, что написано и где именно находится текст. По мере развития этих технологий OCR становится неотъемлемой частью того, как машины интерпретируют окружающий мир и взаимодействуют с ним.

Интересуешься ИИ в компьютерном зрении? Посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу, чтобы продолжить изучение темы. Узнай об инновациях, например об ИИ в беспилотных автомобилях и ИИ в компьютерном зрении для сельского хозяйства, на страницах наших решений. Ознакомься с вариантами лицензирования и приступай к работе над проектом в области компьютерного зрения!